随着计算机技术与互联网技术的快速发展,数据中心的规模和数量都呈爆发式增长,与此同时,其高能耗也成为亟待解决的问题,受到人们越来越广泛的关注。对于常规的风冷数据中心,其能耗主要包括IT设备能耗和冷却系统能耗两部分,二者在总能耗中所占比例几乎一致。研究表明,数据中心内服务器功耗分布和冷却系统冷量供给分布之间普遍存在不匹配现象,进而导致冷却功耗利用效率低下。因此,基于热感知的数据中心能耗优化已成为学术界和工业界的研究热点之一。本文在全面分析现有数据中心能耗优化技术的基础上,采用服务器芯片温度描述其工作的热状态,并以此为核心展开深入研究,以实现基于热感知的数据中心静态和动态能耗优化。主要研究工作可概括如下:1.提出了服务器芯片温度感知负载调度策略,以降低数据中心整体能耗。通过分析服务器的传热模型以及服务器芯片温度与漏电功耗之间的关系,建立以数据中心整体功耗为目标函数的具有非线性约束的极值问题,从而优化服务器负载调度和冷却系统送风温度,以降低数据中心总功耗。设计仿真实验进行服务器温度感知负载调度策略的性能评估。2.提出了联合POD方法和交叉干扰系数的数据中心传热建模方法,以此为基础,针对采用变风量空调系统的数据中心,首次分析了送风量变化对温度感知负载调度策略节能性能的影响。采用POD降阶方法预测冷却系统送风量变化后的交叉干扰系数,以描述服务器集群的热循环现象。分析并建立服务器和变风量冷却系统的功耗模型,并以冷却系统和IT设备的总功耗为目标函数进行数据中心能耗优化。设计仿真实验以评估变风量冷却系统对数据中心能耗的影响。3.针对计算负载实时波动的工况,提出了基于服务器芯片温度感知的模型预测控制策略以实现数据中心能耗的动态优化。采用状态空间模型描述服务器集群的热动态过程,并建立服务器和冷却系统的动态功耗模型。以此为基础提出并设计了能耗优先和负载优先两种模型预测控制策略,用以实时优化服务器负载调度和冷却系统送风温度。通过仿真实验评估服务器芯片温度感知模型预测控制策略在数据中心能耗优化方面的性能表现。4.针对异构数据中心的能耗优化问题,提出了服务器部署和负载调度联合优化策略。首先分析了异构数据中心能耗优化问题的特殊性,提出面向运行过程全局能耗的芯片温度感知服务器部署方法。在此基础上,通过芯片温度感知负载调度优化服务器负载分配和冷却系统送风温度。对于负载实时波动的工况,采用分时段方式调节冷却系统送风温度。最后设计仿真实验以评估服务器部署和负载调度联合优化策略的在数据中心能耗优化方面的性能表现。